保险-续保预测

传统续保预测建模的问题:

  • 地域差异性明显,特殊区域预测偏差大
  • 数据维度大,变量筛选困难,建模时间长
  • 建模周期长,模型生命短
  • 阳性样本低,容易出现模型过拟合

使用易明智能建模工具:

  • 对于不同地域,情况不同,分区域建立各自的续保预测模型,有效提升预测准确度
  • 智能筛选重要变量

潜在意义:快速有效提升了续保预测的能力,从而提升客户续保率,使保险机构收益得到提升。

建模结果对比

目标:保险公司希望建立模型预测客户续保概率,制定客户续保策略,从而提升客户续保率

智能建模工具综合各地区差异性分别进行快速建模,建模用时仅50分钟,模型表现略高于传统建模,极大提升了预测效率。

智能建模 传统建模
建模时间 50分钟/模型(数据预处理+建模) 1-2个月
建模数量 1 1
模型表现 0.7442 0.7435
建模数量 1300000+ / 4G+ 1380000+/ 4G+